3分钟上手!LLM命令行翻译:告别复杂API的多语言解决方案
2026-02-05 04:11:11作者:房伟宁
你还在为频繁切换翻译软件、API调用繁琐而烦恼吗?本文将带你掌握如何使用LLM工具在命令行中实现多语言互译,无需复杂配置,3分钟即可上手。读完本文后,你将能够:
- 使用一行命令完成文本翻译
- 掌握多语言互译技巧
- 了解批量翻译和自定义参数的方法
- 解决常见翻译问题
安装与准备
LLM(Large Language Model)是一款轻量级命令行工具,支持直接调用多种大型语言模型。首先需要安装LLM并配置API密钥。
安装LLM
pip install llm
设置API密钥
LLM默认使用OpenAI模型,需要设置OpenAI API密钥:
llm keys set openai
# 按照提示输入你的API密钥
官方文档:docs/setup.md
基础翻译功能
LLM通过系统提示(System Prompt)功能实现翻译。使用-s参数指定翻译指令,即可快速完成文本翻译。
中英文互译
# 中文翻译成英文
llm -s "将以下文本翻译成英文" "你好,世界!"
# 英文翻译成中文
llm -s "Translate the following text to Chinese" "Hello, world!"
多语言支持
LLM支持全球主要语言,例如日语、法语、西班牙语等:
# 中文翻译成日语
llm -s "将以下文本翻译成日语" "今天天气真好"
# 英文翻译成法语
llm -s "Translate to French" "I love programming"
翻译功能核心实现:llm/default_plugins/openai_models.py
高级翻译技巧
批量翻译
通过管道(pipe)功能,可以批量翻译文件内容:
# 翻译文本文件
cat document.txt | llm -s "将以下文本翻译成英文"
# 翻译代码注释(保留代码结构)
cat script.py | llm -s "仅翻译代码中的中文注释为英文,保持代码结构不变"
自定义翻译参数
可以通过-o参数调整翻译模型的参数,如temperature控制输出随机性:
# 提高翻译的创造性
llm -s "翻译以下句子,保持口语化" "这个方案太棒了!" -o temperature 0.8
# 提高翻译的准确性
llm -s "专业翻译以下技术术语" "机器学习模型训练" -o temperature 0.2
支持的模型参数:docs/usage.md#model-options
翻译模板保存
将常用的翻译指令保存为模板,方便重复使用:
# 保存翻译模板
llm -s "将以下文本翻译成正式的商务英语" --save business-en
# 使用保存的模板
llm -t business-en "请确认这份合同并尽快回复"
模板功能详解:docs/templates.md
翻译流程示意图
graph LR
A[输入文本] --> B[设置系统提示]
B --> C[调用LLM模型]
C --> D[生成翻译结果]
D --> E[输出翻译文本]
subgraph 可选步骤
F[调整模型参数] --> C
G[使用模板] --> B
H[批量处理文件] --> A
end
常见问题解决
翻译质量不佳
- 尝试使用更专业的模型,如
gpt-4o:llm -m gpt-4o -s "专业翻译以下法律文本" "本协议自签署之日起生效" - 提供更明确的翻译指令,指定领域或风格
长文本翻译截断
使用支持长文本的模型,如gpt-3.5-turbo-16k:
llm -m gpt-3.5-turbo-16k -s "翻译以下长文本" -f long_document.txt
支持的模型列表:docs/models.md
批量翻译效率低
使用异步模式和批量处理功能:
# 异步处理多个翻译任务
llm -s "翻译成法语" "文本1" & llm -s "翻译成德语" "文本2" &
总结
LLM命令行翻译工具为用户提供了一种高效、灵活的多语言互译解决方案。通过本文介绍的基础命令、高级技巧和常见问题解决方法,你可以轻松应对日常翻译需求。无论是简单的短语翻译,还是复杂的批量文件处理,LLM都能胜任。
更多高级功能请参考:
- 插件扩展:docs/plugins/
- 工具调用:docs/tools.md
- 自定义模型:docs/other-models.md
开始你的LLM翻译之旅吧!只需一行命令,世界语言触手可及。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
410
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
602
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
181
暂无简介
Dart
775
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
757
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
895